检索结果-内蒙古大学图书馆

北京工业大学学报 2024年第9期50卷 1089-1099页

作者：贾克斌何岩魏之皓北京工业大学信息学部北京100124 先进信息网络北京实验室北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 北京大学地球与空间科学学院北京100871

为实现对青海三江源国家级自然保护区高原森林的有效监测,基于深度学习技术提出一种融合多尺度特征的遥感图像分割算法。首先,构建了该地区首个2 m空间分辨率的高原森林数据集;其次,为解决遥感图像真值标签不足影响网络模型训练的问题,... 详细信息

为实现对青海三江源国家级自然保护区高原森林的有效监测,基于深度学习技术提出一种融合多尺度特征的遥感图像分割算法。首先,构建了该地区首个2 m空间分辨率的高原森林数据集;其次,为解决遥感图像真值标签不足影响网络模型训练的问题,针对森林遥感图像分割的特点提出一种将图像打乱重组的数据增强方法,将训练数据扩充至1 600张;然后,为解决主流分割网络处理大范围遥感图像存在无法聚焦细节的缺陷,基于编解码结构,提出一种融合多尺度特征的高分辨率森林遥感图像分割网络模型,该模型融合了所设计的卷积模块、多尺度特征融合模块和特征放大提取模块。实验结果表明,所提数据增强方法提升了模型的分割精度,同时该模型经数据增强训练,交并比(intersection over union, IoU)高达89.64%,结果优于当前主流图像分割模型。

关键词：深度学习遥感图像分割多尺度特征融合数据增强数据集构建

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一种基于Transformer架构的多层级自动睡眠分期模型

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电子学报 2024年

作者：金峥贾克斌北京工业大学信息科学技术学院先进信息网络北京实验室计算智能与智能系统北京市重点实验室

睡眠是人体保持健康的重要生理过程，基于多导睡眠图（Polysomnography,PSG）的睡眠分期是诊疗睡眠疾病和评估睡眠质量的重要依据.人工睡眠分期法在处理大规模PSG数据时存在耗时久、效率低的问题，采用深度学习模型有效表征PSG的自动睡... 详细信息

睡眠是人体保持健康的重要生理过程，基于多导睡眠图（Polysomnography,PSG）的睡眠分期是诊疗睡眠疾病和评估睡眠质量的重要依据.人工睡眠分期法在处理大规模PSG数据时存在耗时久、效率低的问题，采用深度学习模型有效表征PSG的自动睡眠分期法显现出广阔的研究前景.针对现有模型未充分考虑PSG片段内波形信息、通道间相关性信息、片段间睡眠转换信息的问题，本文提出一种基于Transformer架构的多层级睡眠分期网络模型（Hierarchical Transformer Sleep Staging Model，简称HierFormer），采用Transformer编码器有效提取片段内波形特征、通道相关性特征、片段间转换特征，并结合注意力机制综合提升模型对于PSG片段内、通道间、片段间三种视角信号特性的可解释性.基于睡眠集-欧洲数据格式（sleep-European Data Format,sleep-EDF）扩展睡眠数据集开展的实验结果表明：本文模型利用更少的参数量取得优于多种现有基线模型的分期性能，分类准确率、宏平均精确率、宏平均召回率、宏平均F1分数、科恩卡帕系数分别可达到0.807、0.784、0.735、0.750和0.721.通过在三种视角下不同特征编码方式的性能对比和注意力分数的可视化，本文进一步证明了所提模型良好的编码能力和可解释性.本研究旨在为睡眠分期领域的深度学习应用提供新途径和新技术，从而辅助医生提升睡眠疾病诊疗效率.

关键词：多导睡眠图(PSG) 自动睡眠分期深度神经网络 Transformer架构注意力机制模型可解释性

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基于改进YOLOv5的路面病害检测方法

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北京工业大学学报 2025年第5期51卷 552-559页

作者：刘鹏宇袁静高倩陈善继北京工业大学信息学部北京100124 先进信息网络北京实验室北京100124 北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 青海民族大学物理与电子信息工程学院西宁81000

针对目前道路病害检测数据集种类较少、检测场景单一,以及现有基于深度学习的路面病害检测方法难以应对复杂环境干扰、模型由于体积较大难以部署等问题,建立一个多种类、面向多种场景类型的路面病害检测数据集,以弥补现有数据集的不足,... 详细信息

针对目前道路病害检测数据集种类较少、检测场景单一,以及现有基于深度学习的路面病害检测方法难以应对复杂环境干扰、模型由于体积较大难以部署等问题,建立一个多种类、面向多种场景类型的路面病害检测数据集,以弥补现有数据集的不足,并且提出基于改进YOLOv5的路面病害检测方法。该方法通过融合注意力机制和轻量化结构组件在提升模型检测精度的同时降低参数量,实现了在多种干扰背景下对裂缝和坑槽路面损坏的检测和准确识别,有效改善了上述不足。实验结果表明,提出的方法在构建的路面病害数据集上检测平均精度均值达到93.3%,具有较高的检测精度,模型参数量仅为6.7×10^(6)左右,大大降低了部署成本。

关键词：公路养护路面病害深度学习 YOLOv5 注意力机制轻量化

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基于T-CNN的3D-HEVC深度图帧内快速编码算法

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高技术通讯 2023年第10期33卷 1068-1076页

作者：于源贾克斌北京工业大学信息学部北京100124 北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 先进信息网络北京实验室北京100124

3D-HEVC标准中引入了具有大面积平坦区域、陡峭边缘和低纹理复杂度特性的深度图。针对深度图编码过程中编码单元(CU)率失真优化导致编码复杂度过高这一问题,本文在分析深度图编码所具有的特点的基础上,构建了深度图划分深度数据集,并提... 详细信息

3D-HEVC标准中引入了具有大面积平坦区域、陡峭边缘和低纹理复杂度特性的深度图。针对深度图编码过程中编码单元(CU)率失真优化导致编码复杂度过高这一问题,本文在分析深度图编码所具有的特点的基础上,构建了深度图划分深度数据集,并提出了一种基于两通道特征传递卷积神经网络(T-CNN)的划分深度预测算法。使用本文提出的算法替换原始编码器中各视点下深度图CU划分模块,可以在一定的率失真性能损失下,将原始HTM-16.0编码器编码时间平均减少76%左右,编码效率得到了显著提升。

关键词： 3D-HEVC 深度图帧内编码卷积神经网络

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基于计算机视觉的公路边坡裂缝监测方法

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北京工业大学学报 2024年第6期50卷 702-710页

作者：陈善继刘天禹刘鹏宇黄凯李瑶瑶青海民族大学物理与电子信息工程学院西宁810007 北京工业大学信息学部北京100124 先进信息网络北京实验室北京100124 北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 青海省交通建设管理有限公司西宁810021

为及时发现裂缝问题并减少潜在的危害,提出一种公路边坡裂缝的自动监测方法。以公路边坡裂缝为研究对象,针对裂缝图像形态不规则、周边环境干扰大的特点,设计了公路边坡裂缝分割网络(slope cracks segmentation network,SCSNet)和公路... 详细信息

为及时发现裂缝问题并减少潜在的危害,提出一种公路边坡裂缝的自动监测方法。以公路边坡裂缝为研究对象,针对裂缝图像形态不规则、周边环境干扰大的特点,设计了公路边坡裂缝分割网络(slope cracks segmentation network,SCSNet)和公路边坡裂缝几何参数计算方法。该网络首先采用编码器逐渐捕获更高层次的语义特征,其次采用解码器通过逐渐恢复空间信息并结合跳跃连接融合不同尺度间的信息,然后利用通道注意力机制,学习每个通道间的特征,增强裂缝的特征表达。另外,提出参数计算方法,基于连通域分析得到裂缝连通域,并计算裂缝长度、宽度、面积几何参数。实验结果表明:裂缝分割网络的平均交并比达87.86%,该网络能较好地提取公路边坡裂缝特征;裂缝几何参数计算方法能较准确地测算裂缝的当前状态。

关键词：裂缝分割 SCSNet 通道注意力几何参数连通域

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扩散相关光谱组织血流检测及其临床应用

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激光与光电子学进展 2022年第6期59卷 101-114页

作者：李哲冯金超贾克斌北京工业大学信息学部北京100124 先进信息网络北京实验室北京100124 北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

扩散相关光谱(DCS)技术是一种新兴的组织血流无创检测技术。该技术将近红外光照射到组织表面,通过计算组织表面散射光斑的光强自相关函数推算组织中红细胞的运动状态,以实现组织血流变化的定量检测。相比于其他血流检测技术,如激光多普... 详细信息

扩散相关光谱(DCS)技术是一种新兴的组织血流无创检测技术。该技术将近红外光照射到组织表面,通过计算组织表面散射光斑的光强自相关函数推算组织中红细胞的运动状态,以实现组织血流变化的定量检测。相比于其他血流检测技术,如激光多普勒(LDF)、核磁共振成像(MRI)、正电子发射断层成像技术(PET)等,该技术具有无创、无辐射、可长时间连续实时检测、适用范围广、检测要求低等优势,适宜床边监测。分别从DCS技术的基本原理、系统与方法、临床应用等方面对其进行简要综述,并对DCS技术的未来发展趋势进行展望。

关键词：生物技术扩散相关光谱技术近红外光谱技术组织血流心脑血管类疾病癌症

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基于Unet的切连科夫激发的荧光扫描断层重建

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中国激光 2021年第17期48卷 123-134页

作者：张文倩冯金超李哲孙中华贾克斌北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 先进信息网络北京实验室北京100124

切连科夫激发的荧光扫描成像(CELSI)是一种新兴的成像技术,在生物医学领域有着广阔的应用前景。本课题组前期分别基于Tikhonov正则化和稀疏正则化实现了CELSI断层成像,但重建图像的质量仍有待提高。基于此,本文提出了一种基于Unet的图... 详细信息

切连科夫激发的荧光扫描成像(CELSI)是一种新兴的成像技术,在生物医学领域有着广阔的应用前景。本课题组前期分别基于Tikhonov正则化和稀疏正则化实现了CELSI断层成像,但重建图像的质量仍有待提高。基于此,本文提出了一种基于Unet的图像后处理算法。该算法将Tikhonov方法只迭代一次得到的低质量图像作为Unet网络的输入,通过网络学习对重建的图像进行一定的修正,以进一步提高重建图像的质量。实验结果表明,所提算法可以提高计算效率,而且当荧光目标在深度50 mm处时重建图像的峰值信噪比和结构相似度分别能达到28 dB和0.92。所提算法基于单荧光目标数据集训练的网络模型能够较好地重建出多荧光目标,表明了该算法具有较好的泛化能力。

关键词：医用光学切连科夫激发的荧光扫描成像断层成像 Tikhonov正则化 Unet神经网络

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面向轻轨的高精度实时视觉定位方法

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自动化学报 2021年第9期47卷 2194-2204页

作者：王婷娴贾克斌姚萌北京工业大学信息学部北京100124 先进信息网络北京实验室北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京工业大学北京100124

轻轨作为城市公共交通系统的重要组成部分,对其实现智能化的管理势在必行.针对城市轻轨定位系统要求精度高、实时强且易于安装等特点,本文提出一种基于全局-局部场景特征与关键帧检索的定位方法.该方法在语义信息的指导下,从单目相机获... 详细信息

轻轨作为城市公共交通系统的重要组成部分,对其实现智能化的管理势在必行.针对城市轻轨定位系统要求精度高、实时强且易于安装等特点,本文提出一种基于全局-局部场景特征与关键帧检索的定位方法.该方法在语义信息的指导下,从单目相机获取的参考帧中提取区别性高的区域作为关键区域.并结合像素点位置线索利用无监督学习的方式筛选关键区域中描述力强的像素对生成二值化特征提取模式,不仅能够提升匹配精度还显著提高了在线模块场景特征提取与匹配的速度.其次,以场景显著性分数为依据获取的关键帧避免了具有相似外观的场景给定位带来的干扰,并能辅助提高场景在线匹配的精度与效率.本文使用公开测试数据集以及具有挑战性的轻轨数据集进行测试.实验结果表明,本系统在满足实时性要求的同时,其定位准确率均可达到90%以上.

关键词：视觉定位位置识别关键帧检索关键区域检测序列匹配

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泵站行走式智能巡检机器人研究与应用——以北京市东水西调工程为例

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科学技术创新 2024年第2期 201-204页

作者：赵柘周继阳李一帆刘鹏宇北京市南水北调团城湖管理处北京北京工业大学信息学部北京先进信息网络北京实验室北京北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室北京

以北京市东水西调工程中的杏石口泵站为例,泵站人工巡检存在巡检场景多、项目多、工作量大、存在安全隐患等问题,导致人工巡检效率低、工作质量难以得到保证,影响泵站安全稳定的运行。为有效提高巡检效率,保证巡检安全性、可靠性,从根... 详细信息

以北京市东水西调工程中的杏石口泵站为例,泵站人工巡检存在巡检场景多、项目多、工作量大、存在安全隐患等问题,导致人工巡检效率低、工作质量难以得到保证,影响泵站安全稳定的运行。为有效提高巡检效率,保证巡检安全性、可靠性,从根本上实现泵站智能化的建设目标,在泵站巡检中使用行走式智能巡检机器人进行辅助巡检是非常有必要的。泵站行走式智能巡检机器人具有巡检、机器视觉识别、传感器数据采集、数据统计等功能,在泵站巡检中具有其自身独特的优势。本文以杏石口泵站为例,探究了行走式智能巡检机器人的系统设计、主要功能和具体应用,通过实际应用分析,行走式智能巡检机器人能够提升泵站巡检的效率、保证人员巡检的安全,值得进行推广应用。

关键词：泵站行走式智能巡检机器人系统架构主要功能应用

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基于混合注意力时序网络的睡眠分期算法研究

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生物医学工程学杂志 2021年第2期38卷 241-248页

作者：金峥贾克斌袁野北京工业大学信息学部北京100124 先进信息网络北京实验室北京100124 北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 北京京东智能城市大数据研究院北京100190

睡眠分期是研究睡眠疾病的重要途径,近年来受到了广泛关注。传统手工标记方法与传统机器学习算法存在效率低下、泛化性不足的问题,虽然近期流行的深度学习网络模型依靠其学习复杂特征的能力改善了睡眠分期结果,但仍存在着忽略片段内时... 详细信息

睡眠分期是研究睡眠疾病的重要途径,近年来受到了广泛关注。传统手工标记方法与传统机器学习算法存在效率低下、泛化性不足的问题,虽然近期流行的深度学习网络模型依靠其学习复杂特征的能力改善了睡眠分期结果,但仍存在着忽略片段内时序信息与通道相关性的问题。本文提出了一种混合注意力时序网络,利用循环神经网络取代较为传统的卷积神经网络,从时间角度提取多导睡眠图的时序特征;然后采用片段内时序注意力与通道注意力机制,实现信号片段内时序特征融合和通道相关性特征融合;再基于循环神经网络与片段间时序注意力机制,进一步实现信号片段间时序上下文特征融合;最终根据上述混合特征完成端到端自动睡眠分期。本文采用开源数据网站上包含多个多导睡眠图的睡眠数据集进行对比实验,实验结果表明本文模型能够优于10种典型基线模型,睡眠分期准确率分别可达到0.801、0.801、0.717,平均F1分数可达到0.752、0.728、0.700,验证了本文模型的有效性。

关键词：睡眠分期循环神经网络注意力机制

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